wasserstein generative adversarial network | BriefGPT

关键词wasserstein generative adversarial network

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使用 Wasserstein 生成对抗网络通过数据增强改进 Android 恶意软件检测
基于生成对抗网络 (GANs) 的数据增广和 Android 恶意软件检测，本研究通过利用 GAN 生成的数据来训练一个检测 Android 恶意软件的模型，并通过创建图像表示从现有数据集提取的特征，利用 GAN 生成逼真的灰度图像数据集，
PDF4 months ago
基于惩罚性最优传递网络的数据表生成建模
通过提供理论和实证的证据，我们的研究提出了一种名为 POTNet 的生成深度神经网络，它基于一个新颖、稳健、可解释的边际惩罚 Wasserstein 损失函数（MPW）来有效地建模包含类别和连续特征的表格数据，并能在子特征集合上进行条件建模
PDF5 months ago
利用 Wasserstein 生成对抗网络提高 EEG 信号分类准确性
提出了一种基于深度学习和 Wasserstein 生成对抗网络的实用解决方案，通过增强小数据集来提高分类器的泛化能力，从而解决脑 - 计算机接口开发中有限的脑电图数据问题。
PDF5 months ago
对抗性得分蒸馏：当得分蒸馏遇上 GAN
现有的分数蒸馏方法对于分类器无关指导（CFG）的尺度非常敏感，表现为小的 CFG 尺度上的过度平滑或不稳定，而在大的尺度上过饱和。本文提出了对抗性分数蒸馏 (ASD) 方法，它使用可优化的鉴别器并使用完整的优化目标进行更新。实验证明，所提出
PDF7 months ago
基于深度生成模型的集合方法进行地下结构表征
使用 Wasserstein 生成对抗网络（WGAN-GP）和 Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation（ES-MDA）相结合的方法，可以精确和加速进行地下特征表征，从而准确地估计具
PDF9 months ago
融合基于物理的野火蔓延模型和卫星数据的生成算法用于野火预报初始化
该研究提出了一种使用卫星测量数据推断野火历史的方法，以初始化耦合大气 - 野火模型，在火灾预测方面取得了高准确性。
PDF10 months ago
应用生成式预测改进长程时间序列预测
本文提出一种基于生成对抗网络及变换器的长期时间序列预测方法 (GenF), 证明其在预测方差和偏差上更加平衡，实验数据显示该方法在五个公共数据集上表现显著优于其他方法。
PDF2 years ago
物理信息语义修复：地质统计建模应用
提出了一种基于物理信息的图像修复方法，应用于地质统计学建模中，结合直接和间接测量，使用 Wasserstein 生成对抗网络，并验证了物理守恒定律在提高图像修复性能方面的作用。
PDF5 years ago